In der heutigen Ära der künstlichen Intelligenz (KI) werden große Sprachmodelle und Spracherkennungstechnologien zunehmend zu mächtigen Instrumenten, insbesondere im Bereich der Medizin und Gesundheitsdokumentation. Das wirtschaftliche Potenzial dieser Technologien ist immens und vielversprechend, da sie eine hohe Anpassungsfähigkeit an verschiedene Anforderungen und branchenspezifische Bedürfnisse aufweisen.

In diesem Blogartikel werfen wir einen genaueren Blick auf die Anwendung von Sprachmodellen im Gesundheitswesen.

Themenüberblick

• Sprachmodelle und Spracherkennung
• Potenziale in der Medizin
• Anwendungsfelder im Gesundheitswesen
• Lösungen für die intelligente Spracherkennung im Gesundheitswesen
• Ausblick und Schlussfolgerung

 

Sprachmodelle und Spracherkennung

Um den Wert von KI gestützten Helfern zu verstehen, ist es wichtig, den Unterschied zwischen Sprachmodell und Spracherkennung zu kennen. Beide Anwendungen gehen Hand in Hand, sind aber dennoch nicht synonym. Lassen Sie uns daher einen kurzen Exkurs zu diesem Thema unternehmen und darüber hinaus schauen, wo die beiden Anwendungen Einsatz im Gesundheitswesen finden können.

Sprachmodelle

Sprachmodelle sind Computerprogramme, die darauf trainiert sind, menschenähnliche Texte zu generieren oder natürliche menschliche Sprache zu verstehen. Diese Modelle basieren oft auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Ein Beispiel für ein fortschrittliches Sprachmodell ist GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), das von OpenAI entwickelt wurde. Große Sprachmodelle werden gängig auch als LLM (Large Language Models) bezeichnet. 

Spracherkennung

Spracherkennung, auch als Speech-to-Text oder automatische Sprachumwandlung bezeichnet, ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Moderne Spracherkennungssysteme verwenden oft Deep-Learning-Modelle, um die Genauigkeit und Leistung zu verbessern. Diese Technologie hat zahlreiche Anwendungen, von der Transkription von Sprachaufnahmen bis hin zur Steuerung von Sprachassistenten.

Wie bereits erwähnt ist es sinnvoll, beide Anwendungen und Technologien zusammen zu denken und einzusetzen. Sprachmodelle können darüber hinaus Grundlage für die Spracherkennung sein. Die Anwendungsmöglichkeiten der beiden Sprachtechnologien sind dabei vielfältig:

 

1. Umwandlung von Sprachsignalen in Text
   Hierbei kommen Technologien wie akustische Spracherkennung (Speech to Text, STT) und optische Texterkennung (Optical Character Recognition, OCR) zum Einsatz. Dies kann auch die Transkription von Gebärdensprache, Brain-Computer-Interfaces sowie die Interpretation von Gesten, Mimik und Körperhaltung umfassen. Es wird also Sprache zu Text umgewandelt.
   
2. Textverstehen (Natural Language Understanding)
   Verfahren zur Texterkennung stellen kontextsensitive Einbettungen in tiefen Sprachmodellen dar, sie extrahieren Informationen aus Text. Hierzu zählt auch die Textklassifikation, bei der Texte verschiedenen Kategorien zugeordnet werden.
3. TextverarbeitungÜber das Verstehen von Texten hinaus sind Sprachmodelle und Spracherkennungstechnologien in der Lage, Semantik zu verstehen und zu verarbeiten. Hier werden Verfahren des Natural Language Processing (NLP) angewendet, wie die semantische Suche, die Beantwortung von Fragen und die Dialogsteuerung.
4. Texterzeugung (Natural Language Generation)
   Eine weitere Fähigkeit intelligenter Sprachmodelle und Spracherkennung ist die Texterzeugung. Die Erzeugung von Texten geschieht aus den Ergebnissen der Sprachverarbeitung. Dies umfasst die Textsynthese mithilfe von tiefen Sprachmodellen.
5. Text zu Signal
   Umgekehrt können intelligente Spracherkennungstechnologien nicht nur Sprache in Text umwandeln, sondern auch Text in Signale. Hier werden Texte in Audiosignale umgewandelt. Hierzu gehören neben der akustischen Sprachsynthese auch die Synthese von Gebärden und die Animation von Figuren (Avatare, Roboter).

 

Diese fünf Fähigkeiten und Anwendungen bilden die Schlüsselphasen in der Prozesskette der Sprachtechnologien ab, beginnend mit der Aufnahme von Sprachsignalen bis hin zur Umwandlung von Texten in hörbare Signale.

 

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Potenziale in der Medizin

Die Anwendung großer Sprachmodelle im Gesundheitswesen eröffnet vielfältige Potenziale. Diese Modelle haben nicht nur ältere Technologien im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache optimiert, sondern ermöglichen auch innovative Anwendungen durch eine immense Anpassungsfähigkeit: branchen- und unternehmensspezifische Anforderungen können umgesetzt werden, ohne ein eigenes, teures Training erforderlich zu machen.

Anwendungsfelder im Gesundheitswesen

Für das Gesundheitswesen sind sowohl für Sprachmodelle als auch Spracherkennungstechnologien verschiedene Anwendungen denkbar und sinnvoll:

Dokumentation und Transkription: Ärzt:innen können Spracherkennung verwenden, um ihre gesprochenen Notizen in Text umzuwandeln (speech to text), was die Effizienz bei der Behandlungsdokumentation und Arztbriefschreibung immens steigert.

Medizinische Befundung: Sprachmodelle können dazu beitragen, radiologische Berichte oder Pathologiebefunde zu generieren, indem sie gesprochene Informationen von Ärzt:innen in präzise und formatierte Texte umwandeln oder als strukturierte Daten ablegen.

Reduzierter Verwaltungsaufwand: In Krankenhäusern und Kliniken kann die Verwendung von Spracherkennung dazu beitragen, den Prozess der klinischen Dokumentation zu vereinfachen und die Dokumentationsqualität zu erhöhen, was zu einer Reduzierung von Verwaltungsarbeiten führt.

Patienteninteraktion: Sprachassistenten können genutzt werden, um mit Patient:innen zu interagieren, Informationen bereitzustellen und möglicherweise sogar einfache medizinische Ratschläge zu geben oder Erstanamnesen durchzuführen.

Forschung und Analyse: Gesprochene Informationen von Arztkonsultationen können für Forschungszwecke verwendet werden, um Muster und Trends in der medizinischen Versorgung zu identifizieren – insbesondere bei strukturierter Datenablage gemäß semantischen Standards.

 

Diagnostische Anwendungen

Outcome-Vorhersage

Ein Schlüsselbereich, in dem Sprachmodelle einen erheblichen Einfluss haben, ist die Outcome-Vorhersage. Durch die Analyse von klinischen Anamnesen, Vitaldaten und Laborwerten können diese Modelle Ärzt:innen bei der Differenzialdiagnose unterstützen. Sie bieten mögliche Diagnosen an, zeigen Verteilungen von kritischen und auszuschließenden Diagnosen auf und empfehlen sogar Medikamente und Behandlungsmethoden. Durch die Fähigkeit großer Sprachmodelle, eine enorme Menge an Patienteninformationen zu verarbeiten, können sie auf potenzielle Anomalien und Risiken hinweisen, die möglicherweise über die Standards hinausgehen.

Entscheidungsunterstützung

Sprachmodelle sind auch als Grundlage für Systeme zur Entscheidungsunterstützung – sogenannte Decision Support Systems - relevant. Durch Frage-Antwort-Systeme und Chatbots können sie Ärzt:innen und medizinischem Personal wertvolle Informationen liefern. Dabei ist es entscheidend, dass diese Modelle erklärbar und interpretierbar sind, um den hohen Anforderungen an die Überprüfung von Vorhersagen im klinischen Betrieb gerecht zu werden.

 

Herausforderungen im Gesundheitswesen

Trotz der vielversprechenden Potenziale stehen Unternehmen im Gesundheitswesen vor Herausforderungen bei der Anwendung großer Sprachmodelle. Datenschutz und -sicherheit sind zentrale Anliegen beim Einsatz von KI in der Medizin, insbesondere wenn es um die Verarbeitung sensibler Patientendaten geht. Unternehmen müssen Wege finden, diese Herausforderungen zu bewältigen, um das volle Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen.

Inzwischen bieten häufig Cloud-Lösungen ein rundum-sorglos-Paket:
Nach EU-Standards zertifizierte Server hosten den Sprachservice und werden von den Anbietern nach höchsten Standards gepflegt sowie Sicherheitsprotokolle aktualisiert.

 

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Lösungen für die intelligente Spracherkennung im Gesundheitswesen

Aus dem Hause Mediainterface stammen gleich drei leistungsstarke Spracherkennungstechnologien, die den Alltag in Kliniken und Hospitälern grundlegend erleichtern.

MIRA® medical cloud

SpeaKING Diktat

SpeaKING Spracherkennung

Die drei Anwendungen sind darauf ausgerichtet, den Arbeitsalltag im Gesundheitswesen zu erleichtern, die Effizienz bei der Dokumentation zu steigern und gleichzeitig die Qualität der erstellten medizinischen Unterlagen zu verbessern. Dabei lernen die Systeme kontinuierlich und sind ein Beispiel für effektiven Einsatz von KI in der Medizin. Ob digitales Diktat oder Sprache zu Text umwandeln – jede Anwendung spart Zeit und erhöht die Dokumentationsqualität.

 

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Ausblick und Schlussfolgerung

Die fortschreitende Ära der künstlichen Intelligenz (KI) revolutioniert die Medizin durch den Einsatz großer Sprachmodelle und Spracherkennungstechnologien. Diese ermöglichen nicht nur die Transformation von Sprachsignalen in Text, sondern auch die Verarbeitung und Generierung von medizinischen Dokumenten. Die Anwendungsmöglichkeiten erstrecken sich von der Dokumentation und Transkription über medizinische Befundung bis zur Entscheidungsunterstützung und Patienteninteraktion.

Lösungen wie MIRA, SpeaKING Diktat und SpeaKING Spracherkennung von Mediainterface bieten innovative Ansätze zur Digitalisierung und Optimierung von Arbeitsprozessen in medizinischen Umgebungen.

Insgesamt eröffnen die beschriebenen Technologien nicht nur Effizienzgewinne in der Patientendokumentation und Berichterstellung, sondern tragen auch dazu bei, diagnostische Prozesse zu verbessern und die Qualität der medizinischen Versorgung zu steigern. Die intelligente Integration von Sprachmodellen und Spracherkennungstechnologien im Gesundheitswesen verspricht weiterhin bahnbrechende Entwicklungen und Innovationen.

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